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为探寻当前刑事案件的发案规律与特点,以便及时预防和打击刑事犯罪,本文研究提出了刑事案件的多层关联分析模型。首先提出了刑事案件的多层关联规则挖掘的模型框架,依据所建立的刑事案件多维多层数据立方体模型,设计了层间递减支持度策略。基于经典的Apriori算法,提出了适于多层频繁谓词集搜索的改进Apriori算法,按照最小支持度与最小置信度的要求产生强关联规则。由于多层挖掘产生的规则可能存在祖孙关系,本文设计了结果分析中的减少冗余规则。最后,利用大连公安局提供的甘井子区1999～2006年的18 629条刑事案件的真实数据,验证了模型的正确性与有效性。 相似文献
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杨彬 《三明高等专科学校学报》2014,(6):41-45
阐述了动态取证的特点,基于基本的数据挖掘算法,结合约束属性的限制,设计了一种改进的WWW日志的动态取证模型,并且用程序进行了简单的实现。实践证明,该方法提高了对WWW日志的挖掘效率和准确率,为案情提供了有效线索。 相似文献
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基于实际电压暂降历史记录,利用传统关联规则算法Apriori算法思想作进一步改进,对电压暂降历史记录进行多维关联规则挖掘,探求符合真实规律的电压暂降强关联规则,并对得到的关联规则的价值进行分析.研究证明了关联规则在电压暂降研究分析领域有着良好的应用前景,为相关电力部门制定电压暂降预防或治理决策提供很多有重要价值的参考. 相似文献
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刘耀南 《广东技术师范学院学报》2012,(6):10-15
为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果. 相似文献
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李新良 《娄底职业技术学院学报》2007,5(3):54-58
目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法及其变型，其中最著名的是Apriori算法，但传统的算法效率太低，为了解决这些问题，提出了一种快速更新的关联挖掘算法。 相似文献
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通过分析传统的关联规则Apriori算法在公安工作中存在的两大问题，即不同项间的重要性问题和对新项目的敏感性问题，分别提出了基于权值参数和敏感参数的优化改进算法，并通过试验数据进行了分析验证。 相似文献
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从Apriori算法可以看出，每次对数据库的扫描时，有些事务已经对频繁项目集的生成不产生作用。减少数据库内与进一步挖掘任务不相关的事务对于算法来说很有必要。本文不同于传统的事务压缩方法，设计了新的基于数据集削减法的Apriori算法。 相似文献
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现行高校教务管理信息系统中存放了大量的历史数据，这些数据所隐藏的价值并没有被充分挖掘和利用，主要原因是目前的教务管理系统几乎没有数据挖掘功能。本文分析了关联规则的经典Apriori算法的优缺点，使用数据库SQL及VB编程语言对其优化，开发了一个教学决策支持平台原型，并以学生成绩与课程设置的潜在联系为例进行了分析。 相似文献